Python可视化LASSOCV特征筛选后的特征相关性分析热力图实操

Python可视化LASSOCV特征筛选后的特征相关性分析热力图实操

在机器学习领域中，特征筛选是非常重要的一个环节。通过对数据中的特征进行筛选可以提高模型的精度，减少过拟合现象的发生。而LASSOCV则是一种针对数据特征量较大的情况下进行筛选的算法，可以筛选出和目标变量之间较为显著的特征。

那么在进行特征筛选后，我们需要对剩余的特征进行相关性分析，以便更好地了解它们之间的联系和影响。在Python中，通过使用seaborn库可以很容易地生成特征相关性热力图，帮助我们更好地理解特征之间的关系。

以下是针对Python可视化LASSOCV特征筛选后的特征相关性分析热力图的实操步骤：

1.首先，导入需要用到的Python库：

import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

2.读取数据集

df = pd.read_csv('data.csv')

3.进行特征筛选，得到剩余的特征

from sklearn.linear_model import LassoCV